Early Prediction of Hypoxic‐Ischemic Brain Injury by a New Panel of Biomarkers in a Population of Term Newborns
Notice bibliographique
Résumé
This research paper is aimed at evaluating the predictive role of a default panel of oxidative stress (OS) biomarkers for the early identification of infants at high risk of HIE and their validation through the correlation with MRI findings. A multicenter prospective observational study was performed between March 2012 and April 2015 in two European tertiary NICUs. Eighty‐four term infants at risk for HIE (pH < 7, BE < −13 mmol/L, and 5 ′ Apgar < 5) were enrolled. Three were excluded for chromosomal abnormalities and one due to lack of blood samples. The final population was divided according to the severity of perinatal hypoxia into 2 groups: mild/moderate HIE and severe HIE. Advanced oxidation protein products (AOPP), non‐protein‐bound iron (NPBI), and F2‐isoprostanes (F2‐IsoPs) were measured in blood samples at P1 (4–6 hours), P2 (24–72 hours), and P3 (5 days), in both groups. MRIs were scored for the severity of brain injury, using a modified Barkovich score. The mean GA was 39.8 weeks (SD 1.4) and the mean birth weight 3538 grams (SD 660); 37 were females and 43 males. Significantly lower 5 ′ Apgar score, pH, and BE and higher Thompson score were found in group II compared to group I at birth. Group II showed significantly higher AOPP and NPBI levels than group I (mean (SD) AOPP: 15.7 (15.5) versus 34.1 (39.2), p = 0.033; NPBI 1.1 (2.5) versus 3.9 (4.4), p = 0.013) soon after birth (P1). No differences were observed in OS biomarker levels between the two groups at P2 and P3. A regression model, including adjustment for hypothermia treatment, gender, and time after birth, showed that AOPP levels and male gender were both risk factors for higher brain damage scores (AOPP: OR 3.6, 95% CI (1.1–12.2) and gender: OR 5.6, 95% CI (1.2–25.7), resp.). Newborns with severe asphyxia showed higher OS than those with mild asphyxia at birth. AOPP are significantly associated with the severity of brain injury assessed by MRI, especially in males.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».